A mensagem OptimizeToursRequest (REST, gRPC) contém várias propriedades relacionadas a custos. Juntos, esses parâmetros de custo representam o modelo de custo da solicitação. O modelo de custo captura muitos dos objetivos de otimização de alto nível da solicitação, como:
- Priorizar trajetos
Vehiclemais rápidos em vez de trajetos mais curtos ou vice-versa - Decidir se o custo de exibição de uma
Shipmentvale o valor da conclusão daShipment. - Realizar retiradas e entregas dentro de janelas de tempo somente quando isso é econômico
Veja um exemplo de solicitação com custos
{
"model": {
"globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00-08:00",
"globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00-08:00",
"shipments": [
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789456,
"longitude": -122.390192
},
"duration": "250s"
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 100.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789116,
"longitude": -122.395080
},
"duration": "250s"
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 5.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.795242,
"longitude": -122.399347
},
"duration": "250s"
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 50.0
}
],
"vehicles": [
{
"endLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"startLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"costPerHour": 40.0,
"costPerKilometer": 10.0
}
]
}
}
Vehicle propriedades de custo
A mensagem Vehicle (REST, gRPC) tem várias propriedades de custo:
Vehicle.cost_per_hour: representa o custo da operação de um veículo por hora, incluindo os períodos de transporte público, espera, visita e intervalo.Vehicle.cost_per_kilometer: representa o custo por quilômetro percorrido pelo veículo.Vehicle.cost_per_traveled_hour: representa o custo de operar um veículo somente enquanto está em trânsito, excluindo os períodos de espera, visita e intervalo.
Esses parâmetros de custo permitem que o otimizador faça compensações de tempo em relação à distância percorrida. Os custos incorridos pela rota otimizada aparecem na mensagem de resposta como metrics.costs:
À medida que costPerHour aumenta, o otimizador tenta encontrar rotas mais rápidas que podem não ser as rotas mais curtas. Neste exemplo, o trajeto mais rápido é o mais curto. Portanto, as alterações nos parâmetros de custo têm pouco efeito.
Shipment propriedades de custo
A mensagem Shipment (REST, gRPC) também tem vários parâmetros de custo:
Shipment.penalty_costrepresenta o custo incorrido ao ignorar o envio.Shipment.VisitRequest.costrepresenta o custo de uma retirada ou entrega específica, usado principalmente para permitir compensações de custo entre várias opções de retirada ou entrega para uma única remessa.
Os parâmetros de custo Shipment usam as mesmas unidades sem dimensões que os parâmetros de custo Vehicle. O custo incorrido quando um Shipment exceder o custo de penalidade, o
Shipment não será incluído na rota de nenhum Vehicle e, em vez disso, aparecerá na
lista de skipped_shipments na mensagem de resposta.
ShipmentModel propriedades de custo
A mensagem ShipmentModel (REST, gRPC) inclui uma única propriedade de custo, globalDurationCostPerHour. Esse custo é incorrido com base no tempo total necessário para que todos os veículos concluam as ShipmentRoutes. Aumentar
globalDurationCostPerHour prioriza a conclusão antecipada de todos os envios.
Propriedades de custo da resposta da otimização de rotas
A mensagem OptimizeToursResponse (REST, gRPC) tem propriedades de custo que representam os custos incorridos no processo de conclusão de ShipmentRoutes.
As propriedades metrics.costs e metrics.totalCost representam o número de unidades de custo incorridas em todas as rotas na resposta. Cada entrada routes tem propriedades routeCosts e routeTotalCosts que representam os custos desse trajeto específico.
Veja a resposta ao exemplo de solicitação com os custos
{
"routes": [
{
"vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"vehicleEndTime": "2023-01-14T00:28:22Z",
"visits": [
{
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"detour": "0s"
},
{
"shipmentIndex": 2,
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-14T00:02:30Z",
"detour": "150s"
},
{
"startTime": "2023-01-14T00:08:55Z",
"detour": "150s"
},
{
"shipmentIndex": 2,
"startTime": "2023-01-14T00:21:21Z",
"detour": "572s"
}
],
"transitions": [
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
},
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
},
{
"travelDuration": "235s",
"travelDistanceMeters": 795,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "235s",
"startTime": "2023-01-14T00:05:00Z"
},
{
"travelDuration": "496s",
"travelDistanceMeters": 1893,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "496s",
"startTime": "2023-01-14T00:13:05Z"
},
{
"travelDuration": "171s",
"travelDistanceMeters": 665,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "171s",
"startTime": "2023-01-14T00:25:31Z"
}
],
"metrics": {
"performedShipmentCount": 2,
"travelDuration": "902s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "800s",
"totalDuration": "1702s",
"travelDistanceMeters": 3353
},
"routeCosts": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53,
"model.vehicles.cost_per_hour": 18.911111111111111
},
"routeTotalCost": 52.441111111111113
}
],
"skippedShipments": [
{
"index": 1
}
],
"metrics": {
"aggregatedRouteMetrics": {
"performedShipmentCount": 2,
"travelDuration": "902s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "800s",
"totalDuration": "1702s",
"travelDistanceMeters": 3353
},
"usedVehicleCount": 1,
"earliestVehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"latestVehicleEndTime": "2023-01-14T00:28:22Z",
"totalCost": 57.441111111111113,
"costs": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53,
"model.vehicles.cost_per_hour": 18.911111111111111,
"model.shipments.penalty_cost": 5
}
}
}
Na resposta de exemplo, as metrics.costs de nível superior são:
{
"metrics": {
...
"costs": {
"model.vehicles.cost_per_hour": 18.911111111111111,
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53,
"model.shipments.penalty_cost": 5
}
}
}
O valor model.shipments.penalty_cost representa o custo incorrido devido a
envios pulados. A propriedade skippedShipments lista quais remessas foram
ignoradas.
Neste exemplo, apenas model.shipments[1] na solicitação de exemplo é ignorada.
model.shipments[1] tem um custo de penalidade de cinco unidades, o que corresponde ao total de chaves
model.shipments.penalty_cost na resposta de exemplo. O valor baixo de penaltyCost
do frete em comparação com os 40.0 costPerHour e 10.0
costPerKilometer de Vehicle
faz com que seja mais econômico pular o envio do que
concluí-lo.
Tópico avançado: custos e restrições flexíveis
Várias propriedades de mensagens OptimizeToursRequest (REST, gRPC)
representam restrições flexíveis, que geram custos quando não
podem ser atendidas.
Por exemplo, as restrições LoadLimit do veículo (REST, gRPC) têm as propriedades softMaxLoad e costPerUnitAboveSoftMax. Juntas, elas geram um custo proporcional às unidades de carga que excedem softMaxLoad, permitindo que o limite seja excedido somente se isso fizer sentido do ponto de vista de custos.
Da mesma forma, as restrições TimeWindow (REST, gRPC) têm propriedades soft_start_time e soft_end_time, com cost_per_hour_before_soft_start_time e cost_per_hour_after_soft_end_time correspondentes, incorridas com base na antecedência ou no atraso do evento restrito em relação ao TimeWindow.
Como acontece com todos os parâmetros do modelo de custo, os custos de restrição flexível são expressos nas mesmas unidades sem dimensões que os outros parâmetros de custo.
As restrições de LoadLimit são abordadas em detalhes em
Demandas e limites de carga. As restrições de TimeWindow são abordadas em detalhes
em Restrições da janela de tempo de retirada e entrega.